Question

可以按如下方式选择numpy数组中的元素

a = np.random.rand(100)
sel = a > 0.5 #select elements that are greater than 0.5
a[sel] = 0 #do something with the selection

b = np.array(list('abc abc abc'))
b[b==a] = 'A' #convert all the a's to A's

np.where函数使用此属性来检索索引：

indices = np.where(a>0.9)

我想要做的是能够在这种元素选择中使用正则表达式。例如，如果我想从上面的b中选择与[Aab] regexp匹配的元素，我需要编写以下代码：

regexp = '[Ab]'
selection = np.array([bool(re.search(regexp, element)) for element in b])

这对我来说太过分了。有没有更短更优雅的方法呢？

Answer 1

这里涉及一些设置，但除非numpy对我不知道的正则表达式有某种直接支持，否则这是最“numpytonic”的解决方案。它试图使数组迭代比标准python迭代更有效。

import numpy as np
import re

r = re.compile('[Ab]')
vmatch = np.vectorize(lambda x:bool(r.match(x)))

A = np.array(list('abc abc abc'))
sel = vmatch(A)

使用正则表达式选择numpy数组中的元素

1 个答案: